分类： 赛博朋克

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揭示自发固定眼跳中的空间异常和时间异常：认知和阳性精神分裂症症状的潜在生物标志物

视觉固定在 60 秒内识别精神分裂症

研究人员将自发注视扫视运动的空间和时间异常确定为认知和阳性精神分裂症症状的生物标志物。 研究人员利用机器学习将 60 秒以上间隔记录的注视眼球运动数据与患者数据结合起来。 这使他们能够准确地确定精神分裂症。 这一发现表明注视眼球运动可以用作补充诊断工具。

来源：中国科学院

中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心王伟研究员实验室和上海交通大学医学院上海精神卫生中心王继军研究员团队在《精神分裂症通报》在线发表研究成果 。 他们证明了自发性眼跳的空间和时间异常及其与精神分裂症认知和阳性症状的相关性。 这表明注视眼跳是一种有前途且易于获取的生物标志

来源和详细信息：
https://neurosciencenews.com/visual-fixation-schizophrenia-23144/

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由假血驱动的机器鱼：软机器人的未来

这条机器鱼身上沾满了假血

研究人员创造了一种机器狮子鱼，它具有与人类循环系统中发现的类似的合成动脉。 流经它的鱼的“血液”为机器人提供动力和控制。 周三在《自然》杂志上发表的研究结果可能会成为新一波软机器人技术的催化剂，发明者正在寻求改进逼真的自动化机器人，以便与人类建立联系。

使用合成血管制造栩栩如生的机器鱼可能会改进使机器人寿命更长所需的技术。

来源和详细信息：
https://www.pbs.org/newshour/science/fake-blood-pumps-life-into-this-robotic-fish

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揭开心灵的面纱：人工智能将大脑活动解码为对话

人工智能研究解码对话中的大脑活动
德克萨斯大学奥斯汀分校的科学家创建了一个人思维的 3D 图像，然后使用人工智能 (AI) 将大脑活动转化为对话。

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#NBC新闻 #AI #Brain

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Microsoft 数据揭示了人工智能所需的技能 未来

根据 Microsoft 的说法，以下是人工智能驱动的未来所需的十大技能。

根据工作趋势指数，领导者认为分析判断力和灵活性是未来工作的基本技能。

来源和详细信息：
https://www.cnbc.com/2023/05/09/top-skills-you-will-need-for-an-ai-powered-future-according-to-microsoft-.html

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OpenAI 的 Shap E 工具解锁 3D 创作

OpenAI 的 Shap-E 是用于 3D 对象的 Dall-E 3D

Shap-E 是一个基于 OpenAI 人工智能工具构建的模型，可让您用文本创建 3D 对象。

来源和详细信息：
https://www.digitaltrends.com/computing/openai-shap-e-dall-e-for-3d/

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比尔·盖茨与核能：独家专访

独家：比尔·盖茨讨论核电和人工智能的未来

TerraPower 由微软联合创始人比尔·盖茨 (Bill Gates) 于 2008 年创立，将在怀俄明州凯默勒 (Kemmerer) 开设一座新核电站。 该公司希望通过开设该工厂来彻底改变美国的核能，这将是美国第一家工厂。

盖茨对美国广播公司新闻说，“如果做得好，核电可以帮助我们实现气候目标。”“我们希望消除温室气体排放，但不会增加我们电力系统的成本或可靠性。”

盖茨在凯默勒举行的一次会议上与美国广播公司新闻部首席经济、商业和技术记者丽贝卡·贾维斯谈到了该项目。

来源和详细信息：
https://abcnews.go.com/Technology/bill-gates-future-nuclear-energy-ai/story?id=99160110

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探索 AI 算法的流行度和用途 – 14 个示例

14种流行AI算法的用途

值得退一步看看所有可用的人工智能算法。 许多“传统”机器学习算法几十年来一直在解决问题，而且仍然有效。 为什么法学硕士应该成为所有人关注的焦点？

请注意，机器学习是一类用于根据数据自动创建预测模型的方法。 机器学习算法，或者将数据转化为模型的算法，是机器学习的引擎。 什么样的算法最好？ （有监督、无监督、分类、回归等）这取决于你要解决什么样的问题、计算资源和数据。

接下来，我将简要回顾一下各种类型的机器学习和机器学习模型。 然后，我将讨论 14 种最流行的机器学习和深度学习算法，并解释这些算法如何与预测和分类、图像处理和语言处理、游戏和机器人、生成人工智能和游戏模型相关。

来源和详细信息：
https://www.infoworld.com/article/3695208/14-popular-ai-algorithms-and-their-uses.html